一种基于混合神经网络的浮选pH值预测模型

来源期刊：控制工程2012年第3期

论文作者：唐朝晖 杜金芳 陈青

文章页码：416 - 419

关键词：矿物浮选;泡沫图像;预测模型;主元分析(PCA);自适应遗传混合神经网络（AGA-HNN）;

摘    要：矿物浮选过程中,矿浆pH值作为影响浮选效果的一个重要因素,是实现浮选过程监视及优化控制的一个重要参量。目前的pH值测定仪存在交叉污染、测量滞后等问题,难以获得实时准确的pH值。为使浮选运行在最优状态,在泡沫图像特征提取的基础上,提出一种基于自适应遗传混合神经网络的预测模型,该模型首先利用主元分析（PCA）方法对提取的多个图像特征进行降维,然后采用自适应遗传混合神经网络（AGA-HNN）建立pH值预测模型。最后将该模型应用于浮选现场,预测结果能够实时跟踪实际值,根据预测值实时调整工况条件,改善了浮选效果,提高了浮选效率。